По теме
Старческая астения и самопренебрежение у пожилых людей: роль...
Масштабное исследование взаимосвязи между синдромом старческой астении (frailty) и пренебрежением со...
Почему восстановление от анорексии не улучшает когнитивные ф...
Подробный анализ причин, по которым научные исследования часто не находят улучшения когнитивных функ...
Риск самоубийства при расстройстве употребления веществ: при...
Узнайте, почему риск самоубийства высок при расстройстве употребления психоактивных веществ, как выя...
Депрессия — это не одна болезнь: как МЭГ-сканирование мозга ...
Новейшие исследования с использованием магнитоэнцефалографии (МЭГ) показывают, что клиническая депре...
Защита мозга от дыма лесных пожаров: эффективные методы и со...
Статья посвящена влиянию дыма от лесных пожаров на здоровье мозга, механизмам повреждения клеток и ч...
Как мозг предсказывает реальность: новая рекуррентная нейрон...
Научный обзор новой рекуррентной нейронной модели, объясняющей, как наши ожидания и априорные знания...
Хештеги, которые вредят: стигма здоровья в социальных сетях
Опыт стигмы, связанной со здоровьем, может отпугнуть людей от обращения за медицинской помощью и неблагоприятно отражаться на их психическом и физическом состоянии. По данным исследований, до половины людей, живущих с хроническими заболеваниями в Великобритании, сталкиваются с опытом дискриминации, связанной с их состоянием.
Онлайн-стигма и её влияние
В современном мире значительная часть обсуждений, связанных со здоровьем, а также сопутствующей стигмы, происходит на платформах социальных сетей. Такие сервисы, как Твиттер (X), долгое время подвергались критике за распространение спорного и провокационного контента.
Важно, чтобы учёные изучали стигму здоровья, чтобы определить нарративы и особенности коммуникаций, которые распространяются в интернете.
Анализ твитов, содержащих элементы стигмы, позволяет понять масштабы распространённости потенциально дискриминационных высказываний в сети. Такие данные помогут специалистам по здоровью разрабатывать целенаправленные и эффективные сообщения, способные противостоять вредному и предвзятому контенту.
Наше исследование
В рамках проекта, реализуемого в лаборатории Психологии и Коммуникационных Технологий (PaCT Lab) Университета Севермбрии, был проведён анализ более 1,8 миллиона твитов, посвящённых потенциально стигматизирующим здоровье состояниям и расстройствам. Была оценена частота различных форм стигмы, а также исследованы способы обсуждения разных заболеваний в интернете.
- Одна треть отобранных твитов была классифицирована как потенциально стигматизирующие;
- Наблюдались значительные различия в степени проявления стигмы в зависимости от типа заболевания;
- Твиты о расстройствах, связанных с употреблением веществ, чаще всего содержали утверждения о общественной опасности;
- Упоминания преступности, безнадёжности, бедности и семейных проблем часто сопровождали такие посты;
- Ранее проведённые исследования показали, что расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ, скорее трактуются как моральные или уголовные проблемы, а не как медицинские.
Хотя в последние годы восприятие физических заболеваний стало более позитивным, отрицательные ассоциации и страхи, связанные с зависимостями, остаются устойчивыми.
Стигма и пищевые расстройства
Когда речь заходит о пищевых расстройствах, стигма выражается чаще через физические характеристики или «признаки» здоровья. Термины вроде «жирный», «худой», а также прямые замечания о внешности доминируют в этих дискуссиях.
Такие стереотипы могут привести к предвзятости при назначении лечения, особенно если пациент не соответствует традиционному образу.
Это особенно опасно, учитывая, что типичным «признаком» пищевого расстройства остаётся избыточный акцент на структуре тела, расовой принадлежности и гендерной идентичности.
Антистигматизирующая активность в соцсетях
Несмотря на высокий уровень стигмы в соцсетях, примерно одна пятая всех твитов о здоровье содержит антистигматизирующие высказывания или рекомендации. Это свидетельствует о том, что специалисты по общественному здоровью активно используют соцсети для противодействия негативным стереотипам, хотя ещё многое предстоит сделать.
Автоматическое обнаружение стигмы: роль ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) предлагает уникальную возможность в реальном времени выявлять определённые языковые модели, что делает его незаменимым инструментом для обнаружения вредоносных высказываний.
В ходе исследования было проведено сравнение ручной кодировки твитов с методами естественной обработки языка (NLP). Результаты показали, что автоматизированные системы, особенно алгоритмы машинного обучения (ML), могут эффективно идентифицировать стигму, связанную со здоровьем, в масштабах всего интернета.
Такие методы позволяют оценивать эффективность кампаний по снижению стигмы на популярных платформах вроде Твиттера и Facebook.
До настоящего исследования применение машинного обучения для анализа стигмы здоровья в интернете практически не использовалось. Высокая согласованность между результатами, полученными вручную, и автоматизированным анализом, подчёркивает потенциал цифровых инноваций в борьбе с распространённостью стигмы в сети.
Заключение
Результаты исследования подтверждают, что социальные сети становятся важной площадкой для распространения и борьбы со стигмой, связанной со здоровьем. Применение передовых технологий, включая ИИ и машинное обучение, открывает новые пути для создания более инклюзивного цифрового пространства, где люди с любыми состояниями здоровья будут чувствовать себя защищёнными и поддержанными.
Материал подготовлен редакционной коллегией Psy-Update на основе публикаций в ведущих научных журналах. Публикация содержит сведения ознакомительного характера.
Дисклеймер: Любые психологические и медицинские рекомендации требуют обязательной консультации профильного специалиста.